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开yun体育app入口登录
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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日,深度求索官方微信公众号推文称,旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的:DeepSeek-V3为自研MoE模型,671B参数,激活37B,在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过,广发证券发布的测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是,深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3,仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出,引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道:“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强,训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而,在使用过程中,《每日经济新闻》记者发现,DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间,“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此,《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求,截至发稿,尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3,独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能(每秒生成的Token数以及首个Token生成时间)、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比,最终得出以下结论。

质量:DeepSeek-V3质量高于平均水平,各项评估得出的质量指数为80。

价格:DeepSeek-V3比平均价格更便宜,每100万个Token的价格为0.48美元。其中,输入Token价格为每100万个Token 0.27美元,输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度:DeepSeek-V3比平均速度慢,其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟:DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高,接收首个Token(即首字响应时间)需要1.14秒。

上下文窗口:DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小,其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论:

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型,并且击败了OpenAI的GPT-4o(8月),并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet(10月)。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80,领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B,DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称:“为了深入探索DeepSeek-V3的能力,我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试,将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如,在密文解码任务中,DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型;而在代码生成的任务中,DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面,DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力,DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到,亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说,即便是不按照优惠价格,DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格,得益于DeepSeek-V3的训练成本控制,深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型,花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化,大幅提升算力利用效率,实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中,DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施,显著降低了训练成本,以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明,模型效果不仅依赖于算力投入,即使在硬件资源有限的情况下,依托数据与算法层面的优化创新,仍然可以高效利用算力,实现较好的模型效果。

广发证券分析称,DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一,DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的,避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二,DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销,其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称,对于人工智能行业来说,DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变,即大型语言模型的开发方式。这一成就表明,通过巧妙的工程和高效的训练方法,可能无需以前认为必需的庞大计算资源,就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示,DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小,公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过,广发证券分析师认为,算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后,有望驱动相关AI应用的快速发展,应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中,推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策,仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际,有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中,《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时,它给出了一个令人诧异的回答:“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型,由OpenAl开发。”此外,它还补充说明,该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且,12月27日,Sam Altman发了一个帖文,外媒指出,Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是,有人就开始质疑:DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的?为此,《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿,尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因,每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示,他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称,深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的,那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出,现在正在逐字反刍它们。”

“显然,该模型(DeepSeek-V3)可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应,但目前尚不清楚从哪里看到的,”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出,“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称,根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响,因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过,DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型,谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如,Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于,AI公司在互联网上获取大量训练数据,但是,现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计,到2026年,90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出,”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示,基于此,如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据,也不足为奇。

【《问道》新服挑战一触即发 海量元宝等你来拿******

       9月17日,《问道》全区组迎来重大更新,1.70版本火热上线。不仅开放等级上限至179级,还有全新世界boss、主线剧情、封神斗法挑战等九大全新玩法重磅来袭。此外,系统为了给各位道友发放更多福利,还上线了封神斗法挑战赛、星海鲸鲲boss挑战、和主线剧情体验官这三大福利活动,具体内容让我们一起看看吧!

《问道》新服挑战一触即发 海量元宝等你来拿

       首先是在9月21日至9月27日开启的封神斗法挑战赛,玩家需要在活动期间参与封神斗法活动,每次击杀B难度及以上的化身且记录了斗法值,即可前往官网封神斗法版本页面进行抽奖活动。奖品为跳跳兔抱枕、十年一梦套装、100至5000银元宝奖励。抽奖截止时间为9月30日,若逾期未抽奖,系统将默认玩家放弃抽奖资格。

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       此外,系统还将在9月27日23:59时,根据玩家挑战两个化身的最高斗法值之和进行排名。并根据排名为公测版和经典版中排行前30的道友们,发放3万至10万的银元宝奖励。值得注意的是,斗法难度在A级以上的斗法值才可参与加和,低于A级的斗法值不会参与到排名中来。

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       星海鲸鲲boss挑战活动则是在9月19日、9月21日、9月23日举行。在这三天时间内,每个区组都将根据玩家击杀星海鲸鲲的积分之和计算排名。第1至5名获得50000银元宝、第6至10名获得 30000银元宝、第11至30名获得10000银元宝奖励。若玩家在活动期间触发“星海鲸鲲捕捉”战斗,并捕捉到6阶及以上坐骑前三名的玩家,活动结束后还可以额外获得100000银元宝奖励。

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        最后,系统还为公测版的道友们准备了主线剧情体验官这一福利活动。在9月27日之前,除了抢先更新的四区组之外,系统将统计前100名完成主线剧情“千钧一发”的玩家,并按照时间的先后顺序为道友们发放500、3000、5000银元宝奖励,奖励将在活动结束后的7个工作日内统一发放。

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       在以上三个活动中,每个玩家只能有一个帐号角色参与,若同一个玩家使用不同帐号参与,则只发放最高级奖励。1.70版本“封神斗法”正式上线,新服挑战一触即发,各位道友快来参与挑战活动领取海量元宝吧!

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热爱无限,精彩有你!一年一度的网易游戏520发布会将于5月20日19:30如期而至,

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【原神阿蕾奇诺怎么配队 原神仆人配队的四种思路******

在原神阿蕾奇诺复刻之际,很多小伙伴想知道「仆人」阿蕾奇诺的最佳匹配队友有哪些,我们一起来看看。阿蕾奇诺作为一名火元素主C角色,适合多种阵容搭配。无论是纯火队、蒸发队还是超载队,阿蕾奇诺都能够在队伍中担任核心输出角色。以下是几种推荐的阵容搭配,帮助你发挥阿蕾奇诺的最大潜力。

原神阿蕾奇诺怎么配队 原神仆人配队的四种思路

1. 纯火队

  • 核心角色:阿蕾奇诺、班尼特、万叶、钟离
  • 玩法解析:纯火队搭配阿蕾奇诺能够在伤害上达到稳步提升。班尼特提供高额的攻击力加成,万叶则可以提供全元素伤害加成与减抗,钟离的护盾能够有效提高阿蕾奇诺的生存能力,并使她可以全力输出。

原神阿蕾奇诺怎么配队 原神仆人配队的四种思路

2. 蒸发队

  • 核心角色:阿蕾奇诺、夜兰、班尼特、钟离
  • 玩法解析:阿蕾奇诺作为蒸发队的主C,配合夜兰的水元素攻击能够快速触发蒸发反应。班尼特提供攻击加成,而钟离则提供抗打断和减抗,从而使得输出流程变得顺滑。

原神阿蕾奇诺怎么配队 原神仆人配队的四种思路

3. 超载队

  • 核心角色:阿蕾奇诺、夏沃蕾、菲谢尔/九条裟罗、班尼特
  • 玩法解析:超载队利用夏沃蕾的强化长E提供伤害加成,同时超载反应使敌人受到额外火雷伤害。阿蕾奇诺在队伍中的输出非常稳定,并且通过菲谢尔/九条裟罗的雷元素辅助,能够频繁触发超载反应。

原神阿蕾奇诺怎么配队 原神仆人配队的四种思路

4. 双火双雷队

  • 核心角色:阿蕾奇诺、九条裟罗、夏沃蕾、北斗
  • 玩法解析:在双火双雷阵容中,阿蕾奇诺通过高频的普攻输出与元素反应增加伤害。九条裟罗提供攻击加成,夏沃蕾增强雷伤,而北斗则为阿蕾奇诺提供护盾,确保她在战斗中的生存能力。

阿蕾奇诺作为火系主C,她的相应配队还是相当丰富的,主要思路和传统火C几乎无异。但是在配队时尽量选择可以加强火系C的队友或者可以打反应的队友,可以事半功倍。

【《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?******

作为一名《街头篮球》SG,我们首先要了解SG这个职业本身,我们可以看出背2、换手2、背身为横向突破技能。SG相较于PG来说,纵向运球破防成功率更大,而且因为詹姆斯后撤步运球的存在,也不会存在背身A不倒人,达不到破防效果这么一种说法。相较于PG的超级运球,詹姆斯突破运球更多了无限种可能性,这也是SG耐玩的最根本原因之一。

《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?

SG的进攻,更倾向于A人的位置(A点),如何把握好自己的A点,让自己始终A过之后站在三分线上(拉开自己与防守者的空间)。

关于SG的A人组合 (我装了背2和换手2,背3,背身) 

SG因为有了后撤步和詹姆斯后撤运球,让SG的A人的组合非常多。

总结一下: 

1、 后撤步 (运用在队友给你垂直挡拆时候拉人很有用,非常安全实用的技能) 

2: 左+后撤 、右+后撤、 普通左右+后撤、普通右左+后撤 ( 多运于在消A和叠拉时候)。 

3: 后撤+左、 后撤+右 后撤+左右、 后撤+右左 (运用在内线后撤完AD上篮,DS、DD 或者直接投篮有用,适合拉那些喜欢死贴的对手)。 

《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?

下面是我自己实战中詹姆斯运球A人用的比较多的。

左边(3种A顺序)+后撤+右边(3种A顺序),同理 右边(3种A顺序)+后撤+左边(3种A顺序) 

左边+后撤+左边(下一轮A的顺序) 同理 右边+后撤+右边(下一轮A的顺序) 

1、普通左+后撤+普通右 (同理右边) 慎用,容易失误。 

2、 普通左+后撤+左背2、 普通右+后撤+右背2 普通左右+后撤+左背2 普通右左+后撤+右背2 这几个组合拉人效果奇佳,但是这种是比较容易失误的组合。建议在A过几次之后,对面已经记不清你的A顺序,不敢紧贴的时候用。 

3、 左背2+后撤+左换手2 、右背2+后撤+右换手2 、左背2+后撤+右背2(右边同理) 、左换手2+后撤+右换手2(右边同理) 这几个应该是我们常用的,不会失误,拉人效果还可以,主要看对手。

4、 左换手2+后撤+左普通A 、右换手2+后撤+右普通A 这种主要对付那种站着不动,或是没反应过来容易拉倒。

5、 背身运球一般用于防守者贴身时候可以直接绕过,从而给自己拉开空间。我一般开球直接背身运球+DD,可以适当打一个心理球,不建议频繁使用。实战中多观察对手的防守站位,灵活运用各个技能吧。 

但是无论自己A人多么秀,FS还是要以多传球为主,相信队友。其实SG得分的能力真的是如探囊取物,三分,中投都不差,之前遇到过一个盆友把SG当PG玩,撕裂防守给队友创造得分机会也不是一招上策! 

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软件优势

1.日程提醒:新增日程提醒功能,通过应用设置和管理重要事件提醒。无论是工作会议还是生日纪念,都能通过日程提醒功能准时提醒,避免遗忘。

“用了很多体育app,这款是目前最满意的。资讯全面,直播清晰,还可以查看历史战绩和统计数据。界面设计很人性化,体验非常棒。”

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2.利用 交通,高效处理各种事务

“一款很专业的体育app,覆盖了几乎所有的体育赛事。比赛数据非常详细,对喜欢研究数据的球迷来说是个不错的选择。广告虽然有点多,但可以接受。”

3. 内容推荐:智能推荐系统上线,根据用户兴趣推荐内容。无论你喜欢什么样的内容,系统都能精准推荐,让你发现更多有趣的东西。

“这个体育手机app平台功能丰富,不仅有最新的体育新闻,还有详细的赛事直播和比分数据,界面也很美观,操作流畅。唯一的不足是有时候广告有点多。”

4教育资源:新增教育资源,通过应用获取和学习各种知识。无论是语言学习、编程还是艺术,都能通过教育资源功能提升自我,享受学习的乐趣。

“非常喜欢这款体育app,比赛直播和数据统计都做得很好。推送功能也很实用,赛事开始前都会提醒。不过有时加载速度有点慢。”

软件特点

1.引入了虚拟现实(VR)功能,提供更沉浸式的体验。

2.引入了全新的功能模块,丰富了应用的功能性。

3.引入了社区功能,让用户之间可以交流和分享。

4.支持使用指纹或面部识别进行身份验证。

5.优化了社交功能,增加了更多互动和分享方式。

6.添加了「AR导航」功能,提供更智能的导航服务。

7.增加了数据统计功能,帮助您了解您的使用情况。

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